FreeZe: Training-free zero-shot 6D pose estimation with geometric and vision foundation models

📄 arXiv: 2312.00947v3 📥 PDF

作者: Andrea Caraffa, Davide Boscaini, Amir Hamza, Fabio Poiesi

分类: cs.CV

发布日期: 2023-12-01 (更新: 2025-01-08)

备注: Accepted to ECCV 2024. Project page: https://andreacaraffa.github.io/freeze

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出FreeZe以解决无训练的零-shot 6D姿态估计问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 6D姿态估计 零-shot学习 几何模型 视觉模型 RANSAC算法 预训练模型 计算机视觉 机器人技术

📋 核心要点

  1. 现有的零-shot 6D姿态估计方法依赖于合成数据集，性能受限于数据质量和多样性，并需要大量训练。
  2. FreeZe通过利用预训练的几何和视觉基础模型，生成3D点级描述符，从而实现无需特定数据的6D姿态估计。
  3. 在BOP基准的七个核心数据集上，FreeZe的表现超越了所有现有方法，包括那些经过大量合成数据训练的竞争者。

📝 摘要（中文）

6D姿态估计在未见物体上的应用非常重要，但面临诸多挑战。现有的零-shot 6D姿态估计方法依赖于大规模合成数据集的额外监督，然而其性能受限于渲染数据的质量和多样性，并且需要大量训练。本文提出FreeZe，一种无需特定数据训练的解决方案，利用预训练的几何和视觉基础模型。FreeZe结合了从无关3D点云学习的几何描述符和从网络规模的2D图像学习的视觉特征，生成具有区分性的3D点级描述符。通过基于RANSAC的3D配准方法，我们估计未见物体的6D姿态，并引入了一种新算法来解决几何对称物体引起的模糊情况。FreeZe在BOP基准的七个核心数据集上进行了全面评估，结果显示其性能优于所有现有最先进的方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在未见物体上的6D姿态估计问题。现有方法通常依赖于大量合成数据进行训练，导致其在真实场景中的应用受到限制。

核心思路：FreeZe的核心思路是利用预训练的几何和视觉基础模型，生成具有区分性的3D点级描述符，从而实现无需特定数据的6D姿态估计。这样的设计使得模型能够在不同的场景中泛化，减少对训练数据的依赖。

技术框架：FreeZe的整体架构包括两个主要模块：首先是从无关的3D点云中学习几何描述符，其次是从大规模的2D图像中提取视觉特征。然后，通过RANSAC算法进行3D配准，最终估计出物体的6D姿态。

关键创新：FreeZe的最大创新在于其无需针对特定数据进行训练的能力，利用预训练模型的知识来进行姿态估计。这与现有方法依赖于大量合成数据训练的方式有本质区别。

关键设计：在设计上，FreeZe采用了高效的特征提取网络，并结合了RANSAC算法来处理姿态估计中的不确定性。此外，针对几何对称物体的模糊情况，提出了一种新的基于视觉特征的算法来进行处理。

📊 实验亮点

FreeZe在BOP基准的七个核心数据集上进行了全面评估，结果显示其在6D姿态估计任务中表现优异，超越了所有现有最先进的方法，尤其是那些经过大量合成数据训练的竞争者，展现出显著的性能提升。

🎯 应用场景

FreeZe的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，包括机器人导航、增强现实和自动驾驶等。通过实现高效的6D姿态估计，FreeZe能够帮助机器人更好地理解和互动于复杂环境，提升智能系统的自主性和灵活性。未来，该技术可能会推动更多基于视觉的智能应用的发展。

📄 摘要（原文）

Estimating the 6D pose of objects unseen during training is highly desirable yet challenging. Zero-shot object 6D pose estimation methods address this challenge by leveraging additional task-specific supervision provided by large-scale, photo-realistic synthetic datasets. However, their performance heavily depends on the quality and diversity of rendered data and they require extensive training. In this work, we show how to tackle the same task but without training on specific data. We propose FreeZe, a novel solution that harnesses the capabilities of pre-trained geometric and vision foundation models. FreeZe leverages 3D geometric descriptors learned from unrelated 3D point clouds and 2D visual features learned from web-scale 2D images to generate discriminative 3D point-level descriptors. We then estimate the 6D pose of unseen objects by 3D registration based on RANSAC. We also introduce a novel algorithm to solve ambiguous cases due to geometrically symmetric objects that is based on visual features. We comprehensively evaluate FreeZe across the seven core datasets of the BOP Benchmark, which include over a hundred 3D objects and 20,000 images captured in various scenarios. FreeZe consistently outperforms all state-of-the-art approaches, including competitors extensively trained on synthetic 6D pose estimation data. Code will be publicly available at https://andreacaraffa.github.io/freeze.